xLLM：京东开源的国产芯片适配型高效智能推理框架

xLLM是京东自主研发并开源的高效智能推理框架，专为国产芯片深度优化，支持端云一体灵活部署。框架采用服务-引擎分离的解耦架构：服务层聚焦请求调度与容错管理，保障系统稳定性；引擎层专注底层运算性能优化，集成多流并行、计算图融合、动态负载均衡等核心特性。

xLLM核心功能：

1、全图化多层流水线执行编排：

从框架层异步解耦调度、模型图层计算通信异步并行，到算子内核层深度流水优化，构建全链路流水线执行体系，有效减少计算空泡，显著提升整体推理效率。

2、动态Shape的图执行优化：

采用参数化与多图缓存方法实现动态输入尺寸适配，结合管控式显存池与自定义算子集成，在提升静态计算图灵活性的同时，保障显存安全复用，优化动态输入场景下的推理性能。

3、MoE模型算子专项优化：

针对混合专家（MoE）模型架构，实现 GroupMatmul 与 Chunked Prefill 算子优化：前者提升大规模矩阵运算效率，后者强化长序列输入的处理能力，双向提升 MoE 模型推理性能。

4、高效显存智能管理：

创新采用离散物理内存与连续虚拟内存映射管理机制，按需分配内存空间，智能调度内存页复用，减少内存碎片与分配延迟；深度适配国产芯片算子特性，大幅提升显存利用效率。

5、全局多级KV Cache管理：

实现多级缓存的 KV 数据智能卸载与预取，构建以 KV Cache 为核心的分布式存储架构，优化多节点间 KV 数据的智能传输路由，兼顾缓存命中率与数据传输效率。

6、算法级性能优化：

集成投机推理优化与 MoE 专家动态负载均衡策略，通过多核并行计算提升推理吞吐量，动态调整专家节点任务分配，实现算法层面的效率与负载均衡双优化。

xLLM快速上手指南：

1、环境准备：

– 下载镜像：根据硬件设备（如 A2、A3 等）与架构（x86/ARM）选择对应 Docker 镜像。示例：A2 设备（x86 架构）可下载主镜像xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86；若下载失败，可使用备用源quay.io/jd_xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86。

– 创建容器：启动容器时需挂载必要的硬件设备文件（如/dev/davinci0、/dev/davinci_manager）、模型文件路径及驱动路径，确保容器可访问底层硬件资源与数据。

2、安装编译：

– 安装依赖

1. 进入容器后，克隆 xLLM 官方仓库并初始化子模块。

2. 若镜像未预装 vcpkg，手动克隆 vcpkg 仓库并配置环境变量VCPKG_ROOT 指向其安装路径。

3. 基于清华大学 Python 镜像源，安装框架所需 Python 依赖，并升级setuptools 与wheel 工具。

– 编译构建

1. 运行编译命令生成可执行文件，默认编译目标为 A2 设备；若需适配 A3、MLU 等其他设备，可通过添加编译参数指定设备类型。

2. 如需生成 Python 可用的 whl 包，执行对应编译命令，生成的包文件将自动存放至dist/ 目录。

3、模型加载与推理调用：

– 模型准备：将待部署的模型文件存放至容器可访问的路径（如/mnt/cfs/9n-das-admin/llm_models）。

– 模型加载：调用 xLLM 提供的标准化接口，完成模型的加载与初始化。

– 推理调用：通过框架推理接口输入文本或多模态数据，即可获取模型推理结果，接口将根据加载的模型类型自动完成计算与结果返回。

xLLM典型应用场景：

1、智能客服：

依托高效推理能力快速响应用户咨询，精准理解用户意图并输出解答，提升客服响应效率与客户满意度。

2、实时推荐：

基于用户实时行为数据，快速完成个性化推荐计算，输出精准的商品、内容推荐结果，提高用户参与度与转化率。

3、内容生成：

支持高质量文本内容创作，可应用于新闻撰写、营销文案生成、报告草拟等场景，助力内容生产提效。

4、多模态应用：

适配文本-图像等多模态模型，可落地于图像描述生成、视觉问答（VQA）、跨模态内容检索等场景。

5、生成式推荐：

融合生成式 AI 技术，突破传统推荐的内容形式限制，生成更具个性化与丰富度的推荐内容，升级用户体验。

xLLM项目GitHub仓库：https://github.com/jd-opensource

进入xLLM项目地址官网入口